Python不重叠随机游走代码

Python不重叠随机游走代码是一种用于模拟随机游走过程的Python代码。该代码使用了matplotlib库中的subplots函数和numpy库中的random函数。其中，subplots函数用于创建一个绘图窗口，random函数用于生成随机数。该代码的主要思路是在一个二维平面上随机生成若干个点，然后让这些点进行随机游走，直到它们不再重叠为止。具体实现过程中，代码使用了一个名为distance的函数来计算两个点之间的距离，以判断它们是否重叠。如果两个点之间的距离小于0，则认为它们重叠了，需要重新生成一个新的点。该代码可以用于模拟分子扩散、颗粒运动等随机过程。

相关问题

Python基于随机游走模型的PageRank算法代码

以下是Python基于随机游走模型的PageRank算法代码：

import numpy as np

# 定义随机游走函数
def random_walk(graph, alpha=0.85, max_iter=100, tol=1e-6):
    n = len(graph)
    # 对原始图进行归一化处理
    graph_norm = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        sum_out = np.sum(graph[i])
        if sum_out > 0:
            graph_norm[i] = graph[i] / sum_out
    # 初始概率分布
    pr = np.ones(n) / n
    # 迭代计算
    iter = 0
    while iter < max_iter:
        pr_new = (1 - alpha) / n + alpha * np.dot(graph_norm, pr)
        if np.linalg.norm(pr_new - pr) < tol:
            break
        else:
            pr = pr_new
            iter += 1
    return pr

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    # 构建图矩阵，这里以4个节点的小规模图为例
    graph = np.array([[0, 1, 1, 0],
                      [1, 0, 0, 1],
                      [1, 0, 0, 1],
                      [0, 1, 1, 0]])
    # 调用随机游走函数计算PageRank值
    pr = random_walk(graph)
    print(pr)

在代码中，我们首先定义了一个随机游走函数，该函数接受一个邻接矩阵 graph、阻尼系数 alpha、最大迭代次数 max_iter 和停止迭代的阈值 tol，返回节点的 PageRank 值。在函数内部，我们首先对原始图进行归一化处理，然后使用迭代法计算 PageRank 值。最后，我们使用一个小规模图进行测试，并输出每个节点的 PageRank 值。

帮忙写一下随机游走的python代码

好的，以下是一个基本的随机游走Python代码:

import random

def random_walk(n):
    x, y = 0, 0
    for i in range(n):
        (dx, dy) = random.choice([(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)])
        x += dx
        y += dy
    return (x, y)

for i in range(25):
    walk = random_walk(10)
    print(walk, "Distance from home = ", abs(walk[0]) + abs(walk[1]))

这段代码将进行25次10步的随机游走，每一次都输出当前的位置与距离出发点的距离。